一種大田煙葉成熟度定量評估方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及煙葉圖像處理領域，更具體地，涉及一種大田煙葉成熟度定量評估方 法。
【背景技術】
[0002] 目前國內外煙草行業對于煙葉的分級和檢驗，都是依據分級標準，以人工操作為 主，憑借標準樣本依靠人的感官進行的。這種傳統的收購過程，席地擺攤作業，現場秩序混 亂，收購過程中煙葉分級以人工經驗和感官定性來描述，評級員顧此失彼，疲憊不堪，還易 受人情因素影響，評級定價難以做到公平、公正。而且在我國，每年煙葉收購前，全國各煙區 主管部門都要舉辦培訓班，培訓各級收購站的分級人員，并準備大量的樣本發往各收購站， 這就必然伴隨著的人力、物力、和財力的巨大消耗。
【發明內容】
[0003] 本發明為克服上述現有技術所述的至少一種缺陷，提供一種大田煙葉成熟度定量 評估方法。
[0004] 為了達到上述技術效果，本發明的技術方案如下：
[0005] -種大田煙葉成熟度定量評估方法，包括以下步驟：
[0006] Sl:提取煙葉顏色特征值和煙葉紋理特征值；
[0007] S2 :利用提取的煙葉特征值進行煙葉成熟度定量化評估。
[0008] 進一步地，所述步驟Sl中計算煙葉顏色特征值的過程如下：
[0009] 21)計算采集的煙葉圖像的色調的峰度Hk:
[0014] 23)分別計算采集的煙葉圖像的一階矩陣M1、二階矩陣M2和三階矩陣M3:
[0018] 式中，x(i，j)為采集的煙葉圖像的像素向量，大小為mXn=N，共有N個像素。
[0019] 進一步地，所述步驟Sl中計算煙葉紋理特征值的過程如下：
[0020] 31)對采集的大小為PXQ的煙葉灰度圖像I(X，y)進行Gabor小波變換為：
[0022] 其中s、t是Gabor小波變換濾波器板大小變量，<",(?，〇是$nn (s，t)的共輒復數， 由Gabor基函數經過伸縮和旋轉得到：
0, 1 ? ? ?M-l，n= 0, 1 ? ? ?N-l，M、N分別表示尺度數和方向數；
[0028] 32)對煙葉灰度圖像I(X，y)進行Gabor小波變換后得到一簇參數：
標準差〇nn:
[0032] 進一步地，所述步驟S2的具體過程如下：
[0033] 41)以煙葉圖像色調的峰度、能量、一階矩陣、二階矩陣、三階矩陣，煙葉圖像飽和 度的峰度、一階矩陣、二階矩陣、三階矩陣，以及煙葉灰度圖像紋理均值、標準差一共11個 參數作為煙葉成熟度特征向量；
[0034]42)根據GB2635-92，分別確定煙葉成熟度為完熟、成熟、尚熟、欠熟、假熟5個檔次 的煙葉的成熟度特征向量；
[0035] 43)以完熟煙葉的成熟度特征向量作為參考向量，以成熟、尚熟、欠熟、假熟的煙葉 的成熟度特征向量作為比較向量，分別計算成熟、尚熟、欠熟、假熟的煙葉與完熟煙葉的灰 色絕對關聯度；
[0036] 44)計算采集的煙葉圖像與完熟煙葉圖像的灰色絕對關聯度，將該灰色絕對關聯 度與成熟、尚熟、欠熟、假熟煙葉與完熟煙葉的灰色絕對關聯度進行對照來確定采集的煙葉 的成熟度。
[0037] 進一步地，計算成熟、尚熟、欠熟、假熟的煙葉與完熟煙葉的灰色絕對關聯度的過 程如下：
[0038] 51)分別將完熟煙葉的成熟度特征向量X。、成熟煙葉的成熟度特征向量X1、尚熟煙 葉的成熟度特征向量X2、欠熟煙葉的成熟度特征向量&和假熟煙葉的成熟度特征向量X4進 行零化處理，零化處理過程如下：
[0039] Xi= (Xi (I)1Xi⑵，?? .，Xi(Ii))
[0040]XiD= (Xi (I)d，Xi (2)d，? ? ?，Xi (n)d)
[0047] 式中i= 1，2，? ? ?，4,D、d為零化算子，Xi (k)d=Xi (k) -Xi (I)，k= 1，2，? ? ?， n，n= 1，2，? ? ?，11，XiD為Xi的零化像；
[0048] 53)計算灰色絕對關聯度：
[0050] 與現有技術相比，本發明技術方案的有益效果是：
[0051] 本發明將煙葉的分級指標分為顏色、紋理三個綜合量進行研究，提取了煙葉圖像 的HSV的峰度、能量、一階矩、二階矩和三階矩等特征量化參數，應用Gabor小波分析方法， 提取了煙葉紋理的均值和標準方差，將灰色理論的知識應用到煙葉成熟度研究中，利用前 面提取的與成熟度相關的特征因素，通過灰色絕對關聯度來分析成熟度各檔次之間的聯 系，從而得到了它們不同程度的量化值，最后通過將采集的煙葉計算出的灰色絕對關聯度 來與不同等級煙葉的灰色絕對關聯度進行對照得出采集的煙葉的成熟度。
【附圖說明】
[0052]圖1為本發明中計算計算灰色絕對關聯度的流程圖。
【具體實施方式】
[0053] 附圖僅用于示例性說明，不能理解為對本專利的限制；
[0054] 為了更好說明本實施例，附圖某些部件會有省略、放大或縮小，并不代表實際產品 的尺寸；
[0055] 對于本領域技術人員來說，附圖中某些公知結構及其說明可能省略是可以理解 的。
[0056] 下面結合附圖和實施例對本發明的技術方案做進一步的說明。
[0057] 實施例1
[0058] -種大田煙葉成熟度定量評估方法，包括以下步驟：
[0059]Sl:提取煙葉顏色特征值和煙葉紋理特征值；
[0060]S2:利用提取的煙葉特征值進行煙葉成熟度定量化評估。
[0061] 進一步地，步驟Sl中計算煙葉顏色特征值的過程如下：
[0062] 21)計算采集的煙葉圖像的色調的峰度Hk:
[0071] 式中，x(i，j)為采集的煙葉圖像的像素向量，大小為mXn=N，共有N個像素。
[0072] 進一步地，步驟Sl中計算煙葉紋理特征值的過程如下：
[0073] 31)對采集的大小為PXQ的煙葉灰度圖像I(x，y)進行Gabor小波變換為：
[0075] 其中s、t是Gabor小波變換濾波器板大小變量，〇,〇是Us，t)的共輒復數， 由Gabor基函數經過伸縮和旋轉得到：
0, 1 ? ? ?M-l，n= 0, 1 ? ? ?N-l，M、N分別表示尺度數和方向數；
[0081] 32)對煙葉灰度圖像I(X，y)進行Gabor小波變換后得到一簇參數：
[0085] 進一步地，步驟S2的具體過程如下：
[0086] 41)以煙葉圖像色調的峰度、能量、一階矩陣、二階矩陣、三階矩陣，煙葉圖像飽和 度的峰度、一階矩陣、二階矩陣、三階矩陣，以及煙葉灰度圖像紋理均值、標準差一共11個 參數作為煙葉成熟度特征向量；
[0087] 42)根據GB2635-92,分別確定煙葉成熟度為完熟、成熟、尚熟、欠熟、假熟5個檔次 的煙葉的成熟度特征向量；
[0088] 43)以完熟煙葉的成熟度特征向量作為參考向量，以成熟、尚熟、欠熟、假熟的煙葉 的成熟度特征向量作為比較向量，分別計算成熟、尚熟、欠熟、假熟的煙葉與完熟煙葉的灰 色絕對關聯度；
[0089] 44)計算采集的煙葉圖像與完熟煙葉圖像的灰色絕對關聯度，將該灰色絕對關聯 度與成熟、尚熟、欠熟、假熟煙葉與完熟煙葉的灰色絕對關聯度進行對照來確定采集的煙葉 的成熟度。
[0090] 如圖1所示，計算成熟、尚熟、欠熟、假熟的煙葉與完熟煙葉的灰色絕對關聯